Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI-Driven NLG

  • Przegląd Natural Language Generation (NLG)
  • Rola NLG w systemach konwersacyjnej sztucznej inteligencji
  • Kluczowe różnice między NLU a NLG

Techniki głębokiego uczenia się dla NLG

  • Transformers i wstępnie wytrenowane modele językowe
  • Trenowanie modeli do generowania dialogów
  • Zarządzanie długoterminowymi zależnościami w konwersacjach

Frameworki chatbotów i NLG

  • Integracja NLG z platformami chatbotów (np. Rasa, BotPress)
  • Generowanie spersonalizowanych odpowiedzi dla chatbotów
  • Poprawa zaangażowania użytkowników poprzez kontekstową sztuczną inteligencję

Zaawansowane modele NLG dla asystentów wirtualnych

  • Wykorzystanie modeli takich jak GPT-3, BERT i innych najnowocześniejszych rozwiązań
  • Generowanie wieloetapowych dialogów z wykorzystaniem AI
  • Poprawa płynności i naturalności odpowiedzi asystentów wirtualnych

Etyczne i praktyczne aspekty

  • Błędy w treściach generowanych przez AI i sposoby ich ograniczania
  • Zapewnienie przejrzystości i wiarygodności w interakcjach z chatbotami
  • Zagadnienia prywatności i bezpieczeństwa w asystentach wirtualnych

Ocena i optymalizacja systemów NLG

  • Ocena jakości NLG: BLEU, ROUGE i ewaluacja przez ludzi
  • Dostrajanie i optymalizacja wydajności NLG dla aplikacji działających w czasie rzeczywistym
  • Adaptacja NLG do przypadków użycia w konkretnych dziedzinach

Przyszłe trendy w NLG i konwersacyjnej AI

  • Nowoczesne techniki samonadzorowanego uczenia się dla NLG
  • Wykorzystanie multimodalnej AI do bardziej interaktywnych konwersacji
  • Postępy w kontekstowo świadomej konwersacyjnej AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Solidne zrozumienie koncepcji Natural Language Processing (NLP)
  • Doświadczenie w uczeniu maszynowym i modelach AI
  • Znajomość programowania w Pythonie

Grupa docelowa

  • Programiści AI
  • Projektanci chatbotów
  • Inżynierowie asystentów wirtualnych
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie